先進技術
《重点技術領域》
＊空間認識AI
＊任意視点画像生成
＊次世代コンピューティング
《成長技術領域》
＊画像認識・検出・分類
＊ロボティクス
＊エッジコンピューティング
＊空間認識技術（SLAM、SfM）
＊AI技術開発（画像/動画、CAE連携、自然言語）
＊生成AI活用（LLM、RAG等）
＊コネクティッドデータ分析
＊車両開発データ分析
基盤技術
＊学術研究基盤
＊企業基盤
＊ブロックチェーン
＊量子コンピュータ
＊データ分析
＊クラウド技術（AWS、GCP、Azure）
設計製造・解析
＊CADCAM
＊PDM
＊CAE
＊設計・製造関連IoTデータ活用/分析、デジタル化推進
販売・物流・生産
＊DX推進
＊流通・小売（販売SI、AI自動発注）
＊物流倉庫（LOGISTICSシステム）
＊販売店系サービス、コールセンター支援システム
＊情報共有基盤運用支援
エンジニアリング系開発
＊設計製造支援（CAD/CAM、MDB/ECU制御、ISO機能安全）
＊解析（構造・熱・空力 他）
＊情報管理（PDM、製品情報管理、PLM、情報統合管理）
＊ロボティクス（工業用ロボット遠隔制御高機能化）
＊EV電池寿命・劣化度予測（AI）
ビジネス系開発
＊流通（物流センター自動倉庫、流通系ソリューション基盤）
＊社会共通（銀行次世代営業店システム、金融基盤）
＊情報共有/活用（学術機関の文献・論文等の公開基盤）
＊Web（就職ナビシステム、社内ポータルサイト再構築）
＊モバイル（プラットフォーム基盤開発、運用維持）
研究技術開発
＊先端ITの研究技術開発
先進的画像処理、AI/機械学習、深層学習、ロボティクス、エッジコンピューティング
＊顧客課題解決への先端IT適用
PoC・概念実証（部品異常検査 Autoencoder 他）
＊ブロックチェーン
＊サイバーフィジカルシステム
顔認識技術における位置合わせの重要性について
応用技術開発部は従来型の固有顔といわれる特長を用いた顔認識技術を保有しているが、完全自動化等、性能がシステムに決定的な影響を与える場面で使えるほどの認識精度を出せていない。一方、Deep Learningの登場により、人間並みの高い認識精度の顔認識技術のFacebookのDeep FaceやPyramid CNNが登場した。これらの顔認識技術は顔の位置のずれへの頑健性を強化していることで、高い認識精度を出している。このことにより従来型の手法に顔の位置合わせを取り入れることで顔認識精度を自動化レベルに到達させることが可能であると仮説を立てた。
そこで、本報告では従来型の手法の仕組みを分解して評価することで、顔認識精度と位置合わせの因果関係を明らかにする。
［キーワード］ 画像処理、固有物体認識、顔認識、主成分分析、線形判別分析
※当報告書は「応用技術開発部 技術成果発表会（平成28年5月13日）」の発表資料です。
顔認識技術における
位置合わせの重要性について
応用技術開発部は従来型の固有顔といわれる特長を用いた顔認識技術を保有しているが、完全自動化等、性能がシステムに決定的な影響を与える場面で使えるほどの認識精度を出せていない。一方、Deep Learningの登場により、人間並みの高い認識精度の顔認識技術のFacebookのDeep FaceやPyramid CNNが登場した。これらの顔認識技術は顔の位置のずれへの頑健性を強化していることで、高い認識精度を出している。このことにより従来型の手法に顔の位置合わせを取り入れることで顔認識精度を自動化レベルに到達させることが可能であると仮説を立てた。
そこで、本報告では従来型の手法の仕組みを分解して評価することで、顔認識精度と位置合わせの因果関係を明らかにする。
［キーワード］ 画像処理、固有物体認識、顔認識、主成分分析、線形判別分析
※当報告書は「応用技術開発部 技術成果発表会（平成28年5月13日）」の発表資料です。
